基于熵权-VIKOR法的重构土壤配比筛选研究

土地复垦对于矿区植被恢复至关重要,重构土壤能够有效解决表土资源稀缺问题。针对某矿区排土场存在的土壤贫瘠及大量矸石难以实现资源化利用的难题,通过将煤矸石生态骨料与表层土按照不同的比例进行混合,制备5种重构土壤,测定其pH及有机质、全氮、有效磷、速效钾含量,分析煤矸石生态骨料占比对各指标的影响,并基于熵权-VIKOR评价法筛选出最优配比。研究结果表明：随着煤矸石生态骨料占比的提高,不同配比的重构土壤pH逐渐降低并接近于中性;煤矸石生态骨料占比对有机质、全氮、速效钾含量的影响显著,对有效磷含量的影响不显著,且随着煤矸石生态骨料占比的提高,不同配比的重构土壤有机质、全氮、速效钾含量均呈下降趋势,有效磷含量呈先上升后下降的趋势;30%煤矸石生态骨料+70%表层土为最优配比。研究成果可为解决矿区排土场土壤贫瘠、表层土稀缺、土地复垦难开展等问题提供新思路。     

基于模糊聚类算法的山核桃壳仁分选系统设计

针对经过破壳后的山核桃壳仁物料难以分选的问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的山核桃壳仁分选的图像处理算法。在Labview的软件平台上,开发能够实现山核桃壳仁分选的程序和用户界面。通过提取山核桃破壳分离物的H(色调)、S(饱和度)、V(明度)、A(能量)、E(熵)、M(惯性矩)、R(相关性)等物理指标,构建特征数据的样本集合,依据主分量分析(PCA)对数据集合进行特征降维。利用模糊聚类算法计算出相应对象数据集合的聚类中心,计算试验样本对相应聚类中心的隶属度,按照最大隶属度原则实现对山核桃外壳、内隔(隔、壳内壁等)和核桃仁的合理分类,并成功地将核桃仁从破壳混合物料中分选出来。通过设计静态试验方案,验证系统方案与设计的可行性。结果表明:该系统能够对试验样品进行正确分类,分选正确率能达到83%以上。     

艾司西酞普兰治疗中国抑郁症患者有效性和安全性的Meta分析

目的: 利用Meta分析的方法评估艾司西酞普兰治疗中国抑郁症患者的有效性和安全性。方法: 通过Medline、Embase、Cochrane Library、维普中文期刊数据库、中国期刊全文数据库、万方数据库等中外文数据库,搜索艾司西酞普兰治疗中国抑郁症患者的随机对照研究,应用Meta分析比较艾司西酞普兰和其他抗抑郁药物的有效率、治愈率及不良反应。数据采用固定效应模型。结果: 共纳入8项高质量研究,其中艾司西酞普兰组共纳入549例患者,对照组纳入545例患者。研究显示,艾司西酞普兰治疗中国抑郁症患者的有效率(RR 1.00, 95% CI 0.93～1.08)和治愈率(RR 1.05, 95% CI 0.94～1.17)与其他抗抑郁药物相比差异无统计学意义。艾司西酞普兰在治疗中国抑郁症患者时出现不良反应（恶心、口干、头晕、失眠、肝功能异常、其他胃肠道反应、心悸、乏力）的发生率和其他抗抑郁药相比差异无统计学意义。结论: 通过系统归纳多项研究发现,艾司西酞普兰治疗中国抑郁症患者与对照组相比,其有效性与安全性均相当。